心拍センサーデータ解析の解析を行う際、体動ノイズ・個人差・教師データ作成の難しさなどが課題となります。
本件では、加速度脈波データから心拍間隔を推定する機械学習モデルについて、これらの課題解消に向けた既存実装のレビューと改善提案を行いました。
課題と対応
課題
- 時系列モデルを使った実装で十分な安定性が得られず、アルゴリズム選定に迷いがある
- 評価基準次第で精度が変わり、再現性のある比較が難しい
対応
- 複数のアルゴリズムを比較検証し、最適な選択肢を整理
- クラス不均衡を考慮した評価方法を導入
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 音響機器メーカー様 |
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